人工智能申请专利要注意哪些

人工智能的专利是对与人工智能技术相关的创新成果在法律上的保护形式。它涵盖了人工智能领域中各种具有新颖性、创造性和实用性的发明创造。这包括独特的算法设计，如深度学习算法的创新架构或训练方法；智能系统的构建，如自动驾驶系统的技术方案；以及人工智能在特定领域的应用创新，如医疗诊断中基于人工智能的疾病预测模型等。拥有人工智能专利，能保障创新者在该领域的技术独占权，促进技术的研发投入与创新，推动人工智能产业的健康发展。

人工智能申请专利时需要注意以下几个方面：

一、可专利性问题

新颖性

确保人工智能相关的发明创造在全球范围内是新的。由于人工智能技术发展迅速且信息传播广泛，要全面检索已有的技术文献，包括学术论文、已公开的专利申请等。例如，一些基础的人工智能算法可能已经在学术研究中被公开，此时就需要挖掘该算法在特定应用场景下的新特性，以满足新颖性要求。

创造性

人工智能发明需要具备创造性的改进。仅仅是对现有算法的简单组合或常规优化可能不足以达到创造性的标准。需要证明该发明在技术效果、解决的技术问题等方面相对于现有技术有显著的进步。比如，一种新的人工智能模型在图像识别准确率上有大幅提高，且这种提高是通过独特的网络结构或训练方法实现的，才可能被认定具有创造性。

实用性

人工智能的发明必须能够在实际中应用并产生积极的效果。例如，一个用于医疗诊断的人工智能系统，需要能够准确地分析患者的症状并给出合理的诊断建议，具有实际的医疗应用价值。

二、专利类型选择

发明专利

对于人工智能的核心算法、模型架构等具有较高创造性的技术成果，适合申请发明专利。发明专利的保护期限较长，一般为 20 年，可以为人工智能技术的长期发展提供保护。但发明专利的审查周期较长，申请过程相对复杂，需要经过实质审查。

实用新型专利（部分情况适用）

如果人工智能技术体现在某种具有一定形状和构造的设备或装置上，且这种设备或装置主要是对现有结构的改进，可能符合实用新型专利的要求。实用新型专利的审查周期较短，一般不需要进行实质审查，但保护期限相对较短，通常为 10 年。

三、专利申请文件的撰写

说明书

需要详细、清晰地描述人工智能发明的技术背景、技术方案和有益效果。对于人工智能算法，要解释算法的原理、输入输出数据、训练过程等。例如，在描述一个深度学习算法时，要说明神经网络的层数、每层的神经元数量、激活函数等关键参数，以及如何通过大量数据对算法进行训练，使本领域技术人员能够理解并实现该发明。

权利要求书

精确地界定人工智能发明的保护范围。权利要求不能过于宽泛，以免被驳回；也不能过于狭窄，导致保护不充分。对于人工智能的发明，要准确地涵盖关键的算法步骤、模型特征、数据处理流程等要素。例如，在定义一个人工智能图像识别系统的权利要求时，要明确指出图像预处理的步骤、特征提取的算法以及分类模型的核心结构等内容。

四、数据相关问题

数据的合法性

如果人工智能算法依赖于大量的数据进行训练，要确保这些数据的来源合法。例如，不能使用未经授权的用户隐私数据或侵犯他人知识产权的数据。使用公开的数据集时，也要遵守数据集的使用协议。

数据的可重复性

在专利申请中，最好能够说明数据的可重复性，即其他技术人员使用相同或类似的数据可以得到类似的结果。这有助于证明发明的可靠性和实用性。

当考虑外观实用发明专利申请时，需要精通掌握专利申请的各个环节，能准确把握外观设计与实用新型，发明专利的关键要点。无论是独特的产品外观，还是创新的实用功能和方法，都能提供精准的申请策略。会以严谨的态度对待每一个申请，确保申请文件的高质量，提高授权的可能性。选择小盾知识产权（右边法务顾问微信联系），就是为创新成果加上坚固的保护锁，让我们的发明在市场中绽放光彩，实现其最大价值。